基于量化自我的网络行为可视化研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-16页 |
| 1.1.1 Web发展背景 | 第11页 |
| 1.1.2 Web服务的体验升级 | 第11-12页 |
| 1.1.3 量化自我理念 | 第12-14页 |
| 1.1.4 数据可视化 | 第14-15页 |
| 1.1.5 小结 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-22页 |
| 1.2.1 量化自我 | 第16-17页 |
| 1.2.2 用户网络行为研究 | 第17-19页 |
| 1.2.3 数据可视化 | 第19-22页 |
| 1.3 研究目标及意义 | 第22-23页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第22-23页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第23页 |
| 1.4 论文创新点 | 第23-24页 |
| 1.5 论文结构 | 第24-25页 |
| 第二章 web交互行为分析与数据量化 | 第25-37页 |
| 2.1 行为数据特征 | 第25页 |
| 2.1.1 网络行为的多样性 | 第25页 |
| 2.1.2 行为数据的多维及不确定性 | 第25页 |
| 2.2 本文对行为数据的分类 | 第25-26页 |
| 2.2.1 按虚实程度进行划分 | 第25-26页 |
| 2.2.2 按行为关联度进行划分 | 第26页 |
| 2.2.3 按内容关联度进行划分 | 第26页 |
| 2.3 行为数据度量类型 | 第26-27页 |
| 2.4 通用行为数据的量化分析 | 第27-29页 |
| 2.4.1 url地址编码信息 | 第27页 |
| 2.4.2 时间维度信息 | 第27-28页 |
| 2.4.3 页面信息的量化描述 | 第28-29页 |
| 2.4.4 通用页面交互事件 | 第29页 |
| 2.5 信息搜索行为数据的量化分析 | 第29-31页 |
| 2.5.1 信息行为相关研究及概念 | 第29-30页 |
| 2.5.2 百度的信息检索服务 | 第30页 |
| 2.5.3 基于百度的信息检索的行为量化 | 第30-31页 |
| 2.6 微博交互行为数据的量化分析 | 第31-37页 |
| 2.6.1 基于博客形式的虚拟社交相关研究 | 第31-32页 |
| 2.6.2 (新浪)微博社交平台的概况 | 第32页 |
| 2.6.3 基于微博的社交行为量化 | 第32-37页 |
| 第三章 行为数据分析及可视化 | 第37-55页 |
| 3.1 可视化视图的视觉编码 | 第37-41页 |
| 3.1.1 各类视觉通道特征对比 | 第37-38页 |
| 3.1.2 可视化视图中的非编码视觉元素 | 第38-39页 |
| 3.1.3 G2的可视化元素构成 | 第39页 |
| 3.1.4 坐标系类型 | 第39-40页 |
| 3.1.5 可视化视觉编码总结 | 第40-41页 |
| 3.2 行为数据的时效性 | 第41-42页 |
| 3.2.1 实时计量数据 | 第41页 |
| 3.2.2 累积统计数据 | 第41-42页 |
| 3.3 低维行为数据的可视化研究 | 第42-44页 |
| 3.3.1 一维可视化表达 | 第42页 |
| 3.3.2 二维可视化表达 | 第42-43页 |
| 3.3.3 无交互可视化 | 第43-44页 |
| 3.4 多维行为数据的可视化研究 | 第44-55页 |
| 3.4.1 多维数据可视化常见策略 | 第44-47页 |
| 3.4.2 提升视觉编码的密度 | 第47页 |
| 3.4.3 多视觉通道映射变换交互 | 第47-51页 |
| 3.4.4 视图分层联动交互 | 第51-55页 |
| 第四章 应用整体实践与设计 | 第55-65页 |
| 4.1 应用流程架构 | 第55-56页 |
| 4.1.1 需求整理 | 第55页 |
| 4.1.2 应用关键任务简介 | 第55-56页 |
| 4.2 界面交互组织 | 第56-60页 |
| 4.2.1 导航与页面结构 | 第56-57页 |
| 4.2.2 卡片化信息展示 | 第57-58页 |
| 4.2.3 图表释义 | 第58-59页 |
| 4.2.4 内容视图扩展设定 | 第59-60页 |
| 4.3 业务拆分及扩展 | 第60-65页 |
| 4.3.1 业务拆分 | 第60-62页 |
| 4.3.2 业务扩展 | 第62-65页 |
| 第五章 技术架构简介 | 第65-73页 |
| 5.1 基于Web行为分析的技术模式 | 第65-67页 |
| 5.1.1 数据采集模式 | 第65页 |
| 5.1.2 数据分析模式 | 第65-66页 |
| 5.1.3 本文采用的技术模式 | 第66-67页 |
| 5.2 相关技术简介 | 第67-69页 |
| 5.2.1 Web界面交互技术 | 第67页 |
| 5.2.2 chrome扩展技术 | 第67页 |
| 5.2.3 Node.js后端 | 第67-68页 |
| 5.2.4 MongoDB数据库 | 第68页 |
| 5.2.5 基于canvas的数据可视化引擎 | 第68-69页 |
| 5.3 实践架构设计 | 第69-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 研究总结 | 第73页 |
| 6.2 不足与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 附录 代码工程 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第83页 |
